在训练期间,我使用tensorflow示例do_eval()函数的修改版本定期评估我的张量流网络.我的评估损失是：

evalLoss = tf.nn.l2_loss(tf.sub(prediction, truthValues_placeholder))

这会产生单个标量损失值.我通过feed_dict在占位符中提供批处理真值.

>单个标量是整个批次的损失值吗？
>如果是这样,它是批次中每个例子的损失总和吗？
>如果是,那么如何访问批处理中每个示例的损失？我想查看调试的各个示例.

提前致谢.

最佳答案 由于tf.nn.l2_loss(t)只返回sum(t ** 2)/ 2,

>是的.
>是的.
>您可以像下面一样命名sub()的结果.

然后通过run()或eval()方法获取eachLoss值.

eachLoss = tf.sub(prediction, truthValues_placeholder)
evalLoss = tf.nn.l2_loss(eachLoss)